Interpregnancy Weight Change and Adverse Birth Outcomes: Cohort Study Using Brazil's Routine Register‐Based Linked Data
Notice bibliographique
Résumé
The effects of interpregnancy weight change (IPWC) on the risk of adverse birth outcomes in subsequent pregnancies are still not fully understood. Existing studies present conflicting results regarding the association between IPWC and preterm birth, while evidence of its relationship with low birth weight (LBW) or macrosomia is limited, particularly in low- and middle-income countries. This population-based longitudinal study used Brazil's routine register-based linked data from 2008 to 2015 to evaluate the association between IPWC and adverse birth outcomes in a subsequent pregnancy. Preterm birth, LBW, and macrosomia were compared across categories of IPWC between pregnancies (including changes in BMI unit, changes in BMI category, and percentage of weight change). Logistic and multinomial logistic regressions were used to estimate the association between IPWC and adverse birth outcomes. We analysed 15,570 live births from 7785 multiparous women. Women who reduced their BMI between pregnancies had an increased chance of delivering preterm neonates (OR 1.27; 95% CI 1.01-1.60) and those who increased their BMI by ≥ 4 units between pregnancies had an increased chance of macrosomia (OR 1.60; 95% CI 1.21-2.12) compared to those who maintained their BMI. Similar results were observed when IPWC was defined as changes in BMI categories and percentage changes in weight. The results of this study show that IPCW were associated with changes in both the newborn's maturity and size in a subsequent pregnancy. These findings support the need to develop experimental studies on the effects of maternal weight management within and between pregnancies to improve outcomes for both mothers and babies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».